<img src="https://secure.leadforensics.com/133892.png" alt="" style="display:none;">

Nõudlusel on oluline roll ettevõtte ärieesmärkide täitmisel – sellel põhineb palju ärilisi otsuseid nagu müügikorraldus, mehitamine, ostutegevus, tootmine, jne. Nõudluse prognoosimisel on kaubanduse tarneahelas väga suur mõju. Ometi räägitakse sellest vähe.

Lõpptarbija ostukäitumine on volatiilne ja seetõttu on täpne prognoosimine keeruline.

Kui prognoosid ületavad tegelikkust, siis kasvavad näiteks laovarudega seonduvad probleemid. Kui prognoosid liiga vähe, siis pole klient rahul, kuna nõudlust ei täideta (tundub, et väike ala-prognoosimine on vähem kahjumlik, kui üle-prognoosimine).

Nõudluse prognoosimine on üheaegselt kunst ja teadus

Igaüks oskab nõudlust prognoosida, kuid igaüks ei oska seda täpselt teha. Kui prognoos pole täpne, siis on risk, et suuri ärilisi otsuseid tehakse vale info põhiselt.

Prognoosimisega on võimalik väga teaduslikuks minna ja ikkagi mööda panna. Samas, spetsialist oskab oma kogemuse põhjal suhteliselt täpseid prognoose koostada, arvestades erinevaid faktoreid. Paljud ettevõtted on leidnud kuldse kesktee subjektiivse ennustuse ja andmeanalüüside kasutamise vahel.

Milline on sinu prognoosimudel?

Tavaliselt toimub nõudluse prognoosimine ajalooliste andmete põhjal. Abiks võetakse turuanalüüse, konkurentsianalüüse, tarbimise analüüse, sotsiaalseid, poliitilisi ning muid sisemisi ja väliseid faktoreid. Mida rohkem faktoreid prognoosimudelis arvestada, seda täpsemaks kujuneb mudel. Miinuseks on see, et siis tavaliselt kasvab ka mudeli keerukus ja prognooside hind. Ehk - vaja on leida ja kasutada kõige olulisemaid, ajakohasemaid ning usaldusväärseid andmeid.

Nõudlust saab mingil määral mõjutada näiteks hinna, turunduse ja reklaamiga. Selles osas koordineeritakse tegevusi tarnijatega – näiteks müügikampaaniate korraldamisel. Kontrollimatuteks faktoriteks on aga konkurentide tegevus, sesoonsus, ilmastikutingimused, majanduslikud tingimused, seadusandlus, jne.

Kui kliendid teevad ostusid harva, siis on keeruline nõudlust prognoosida. Siinkohal aitab alusandmete baasi tihendada klientide grupeerimine ühtse käitumismustri alusel grupeerimine - personade tuvastamine.

Partnerlussuhted loovad tarneahelas uued võimalused läbi koostöö

Tavaliselt jaemüüja prognoosib lõpptarbija nõudlust ja annab prognoosi edasi tootjale – näiteks eeltellimuste kujul. Tootja paneb kokku erinevate müüjate tellimused ja selle põhjal planeerib tootmismahtusid ning tootmisressursse.

Soovitav on siit sammukese kaugemale astuda. Nimelt, jaemüüjatel on palju infot lõppklientide tarbimiseelistuste kohta. Soovitav on taolised ajaloolised andmed agregeerida ja jagada oma võtmetarnijatega, kes saaksid neid andmeid oma prognoosimudelis ja miks mitte ka tootearenduses kasutada. Sellest võidaksid kõik osapooled.

Kuidas ma tean, et prognoosimudel töötab ja kui täpsed on minu prognoosid?

Paljud ettevõtted kasutavad prognooside täpsuse hindamiseks MAPEt. See teeb erinevate tootegruppide prognoosid võrreldavaks, kuna tegemist on suhtarvuga. Samas, MAPEt ei soovitata kasutada väikeste koguste korral, kuna see moonutab pilti.

Prognoosimudeli eeldatav täpsus, võrreldes näiteks eelmise aasta tegelikuga või siis mudeli tegelik täpsus, kõrvutades tegelikke andmeid prognoosituga – MAPE.

MAPE – perioodi (nt kuu) tegelikust nõudlusest lahutatakse prognoositav nõudlus ja jagatakse tulemus tegeliku nõudlusega. Saadakse perioodi hälve absoluutväärtuses. Seejärel arvutatakse perioodide hälbe keskmine väärtus, mis ongi MAPE – vt. näidet allpool.

MAPE näide

Nõudluse prognoosimiseks on vaja leida õiged tööriistad

Millised on õiged tööriistad, kuhu ehitada nõudluse prognoosimise mudel?

Soovitav on kaardistada nõudluse prognoosimise töövoog. Selle kaudu selginevad vajalikud ärinõuded prognoosimissüsteemile, samuti andmeallikad. Vastu konkreetseid ärivajadusi on võimalik leida tööriistad, mis kõige paremini vastavad konkreetsetele ärinõuetele.

Arvestada tuleb, et prognoosi mudel ei ole staatiline – see muutub vastavalt vajadusele ja tingimustele.

Excel on küll paindlik abivahend prognooside koostamisel, kuid sellel on oma piirid ning ettevõtte vajadused võivad kasvada. Näiteks on vaja läbi mängida erinevaid stsenaariume – mis juhtub siis, kui muutub see või teine parameeter. Sel juhul on tõenäoliselt vaja spetsiaalset tööriista prognoosimiseks.

Selleks, et jõuda masinõppe abil nõudluse prognoosimiseni on vaja esmalt selgitada konkreetsed ärivajadused, leida kõige sobivam prognoosimudel koos faktorite komplektiga ja usaldusväärsed andmeallikad.

Kuidas leida endale parim lahendus?

Otsime seda vastust hea meelega koos ja aitame orienteeruda andmete ja prognoosimise maailmas. Kui soovid mõtteid vahetada, siis anna endast märku siin 👇

Vahetame mõtteid!

Tekkis mõtteid? Jaga meiega!

Blogi

Piret on inimene, kes ruumi sisenedes paneb energia alati liikuma. Kui küsida tema käest midagi kaubanduse ja logistika või digitaliseerimise kohta, siis löövad silmad kohe särama. Kust tuleb see kirg selle valdkonna vastu, mida ta näeb hetkel suurimateks väljakutseteks ja ka võitudeks kaubanduses ning mida soovivad nad oma meeskonnaga järgmiste aastate jooksul ära teha, just sellest me temaga ühe hommikukohvi kõrvale rääkisimegi.
Kas minu ettevõttel on konkurentsis püsimiseks olemas vajalik infosüsteem? Kas me peaksime oma tänase majasisese äritarkvara (ERP) osas vaatama tulevikku? Kuidas liigume digitaliseerimise vaates edasi sinna, kuhu tahame jõuda? Need on küsimused, mis digitaalse muutuse valguses ettevõtte tegevjuhi ja/või IT-juhi laual on.
Traditsioonilised kaubandusettevõtted, kes seni on peamiselt teenindanud klienti füüsilises poes ja/või ka paari käibeprotsendi mahus e-poes, on täna paratamatult keerulises olukorras, kus päevadega on vaja oma ärimudel ümber orienteeruda, et ellu jääda. Kui pealtnäha tundub, et need, kellel on e-pood olemas, on olulises eelisseisus, siis järgnevalt selgub, miks siis antud olukorras ei suudeta kliente ära teenindada. Millised on kolm peamist väljakutset Eesti kaubandusettevõtete seas ning millised on lahendused, mis aitavad? Artikli lõpus leiate ka lingi tasuta kiiranalüüsile, et kaardistada enda ettevõtte suurimad pudelikaelad ja leida lahendused.
Aastakümneid kestnud seis kaubanduses, kus ettevõtted proovivad oma kõik protsessid katta ühes majandustarkvaras (ERP), järjest enam mureneb. Mis on alus praegusele olukorrale ning miks ei saa uut reaalsust enam ignoreerida, seda kirjutab Columbus Eesti digitaliseerimisekspert Toomas Olli.
Hiljuti osalesin põnevas vestlusringis, kus üks tootmisettevõtte juht rääkis, kuidas nende ettevõttes arendatakse paberivaba ladu. Teise ettevõtja sõnul on tema firma eesmärk hoopis saavutada tootmine, kus ladu üldse ei olegi, kirjutab Columbus Eesti digitaliseerimisekspert Indrek Sabul.
right-arrow share search phone phone-filled menu filter envelope envelope-filled close checkmark caret-down arrow-up arrow-right arrow-left arrow-down